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向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

中央农村工作会议系列解读⑩科技创新是农业强国建设的重要驱动力******

　　作者：王晓君、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年12月召开的中央农村工作会议做出了全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的总体战略部署。会议提出要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。我国作为传统农业大国，向农业强国迈进是社会主义现代化强国建设的根本要求，但农业强国建设任务重、涉及范围广，核心利器在于科技创新，科技是农业农村现代化发展的首要驱动力。

　　一、深刻理解科技创新在农业强国建设中重要驱动作用

　　党的十八大以来，国家实施创新驱动发展战略，科技创新被摆在国家发展全局的核心位置。农业科技创新作为国家科技创新重要组成部分，在“三农”发展中的战略地位日益凸显。党的十八大以来，科技创新不断渗透到“三农”发展全局，对现代农业发展的支撑引领作用显著提升，科技已成为农业农村经济社会发展的首要驱动力。党的二十大和中央农村工作会议都突出强调，科技创新是引领农业现代化的第一驱动力。只有通过科技创新，不断提高农业生产效率和农产品国际竞争力，才能让农业产业强起来；只有通过科技创新不断突破资源环境刚性约束，走生态低碳之路，赓续农耕文明，才能让农村美起来；只有通过科技创新，瞄准“农村基本具备现代生活条件”的目标，实施乡村建设行动，才能让农民富起来。未来，必须把科技创新摆在核心战略地位，优先支持，优先发展，走中国特色创新驱动农业强国道路。

　　二、我国农业科技创新突出的三大短板

　　世界农业强国的共性特征之一是农业科技创新能力强，科技对农业的贡献率达到80%左右，2021年我国农业科技进步贡献率为61%，农业科技创新还存在一定差距，突出短板主要体现三个方面。

　　一是农业研发实力整体不断提升，但原始创新能力不足。《2022中国农业科技论文与专利全球竞争力分析报告》指出，我国农业科技论文与专利竞争力稳居全球第一方阵。农业科技论文总发文量、高被引论文量和Q1期刊论文量均排名第一。中国农业发明专利申请以62.83万件保持全球第一。但我国农业基础创新能力不足，部分核心关键技术受制于人。世界农业强国种业已进入“生物技术+人工智能+大数据信息技术”的育种“4.0时代”，我国仍处在以杂交选育和分子技术辅助选育为主的“2.0时代”至“3.0时代”之间，种业原始创新能力不足，缺少重大突破性的理论和方法，关键技术与战略性产品研发水平相对较低，国际竞争力优势相对较弱。

　　二是农业科技创新体系初步建立，但涉农企业创新能力不足。初步形成政府主导、“科研院所+高校+企业”等多层次、多主体参与的农业科技创新体系。我国现有地市级以上农业科研机构974个，农林类院校98所，涉农类规模以上企业约7万家。但农业科技创新体系整体效能不高，短板在涉农企业创新能力不足。《2022中国涉农企业创新报告》显示，我国389家上市涉农企业创新指数为47.28（满分：100），创新能力整体偏低，涉农企业创新投入强度2.60%，为全行业的一半，且尚未成为创新决策和创新组织主体，75%不具备重点科研平台，包括国家级、农业农村部级别的创新平台及博士后工作站。

　　三是建立了世界最大农技推广体系，但基层推广公益性属性不断退化。我国农技推广体系是在计划经济体制下建立，为农业发展做出过极大贡献。截至2020年，农业农村部所属种植业、畜牧兽医、水产、农机化、综合站五个系统，部、省、地、县、乡五级，共有国家农技推广机构7.55万个，农技推广人员51.40万人，如此庞大的农技推广队伍，既服务于分散经营的2.3亿小农户，也服务于生产规模相对较大的300多万家新型农业经营主体，服务范围覆盖全国农业生产区域2400余个县。但当前由于科研、教育与推广体制相互脱节，农业推广资金严重不足，基层公益性农技推广机构在某些地方正在不断退化，基层推广人员队伍正不断萎缩。

　　三、提升农业科技创新能力的主要发力点

　　针对农业科技创新的突出短板，不断突破科技和体制机制障碍，推动高水平农业科技自立自强实现，着重从以下三个方面发力。

　　一是加大农业科技投入，强化农业基础研究。农业强国建设要坚持农业科技优先发展方针，加大农业科技投入，让农业科技投入强度由2020年的0.67%尽快提高到全国科技投入强度平均水平（1.5%），并且逐步接近农业强国水平（2%-3%）。加大基础研究的经费投入比重，由2020年的4.53%逐步提高到10%左右水平，进而达到世界农业强国的水平（15%左右），支撑多领域实现“从 0到 1”的原创性突破创新，强化对基因组学、作物杂交育种理论、预防兽医学、重大病虫害成灾机理等基础研究支撑。

　　二是强化涉农企业技术创新主体地位，提升农业科技创新体系效能。健全优质涉农企业梯度培育体系，尽快培育一批大型国有涉农企业成为国家战略科技力量，扶持一批科技型骨干涉农企业成为创新重要发源地，支持中小微涉农企业创新发展，鼓励专业化技术服务平台企业建立。引导中央企业、民营科技型骨干企业牵头组建创新联合体，开展校企、院企科研人员“双聘”等流动机制试点，尽快落实科研人员到企业兼职兼薪细则，推广涉农企业科技特派员制度。

　　三是促进公益性农技推广体系新跃升，壮大社会化科技服务力量。通过基层乡镇机构改革，规范设置农技推广机构和农技专岗，进一步整合各方人力资源，从农业乡土专家、种养能手、新型农业经营主体技术骨干、公费农科生中充实基层农技人员力量，优化基层农业工作体制机制，给予充足编制和资金支持。通过政府购买农技推广服务清单等方式，支持社会化农业科技服务力量承担可量化、易监管的农技服务。支持农业科技社会化服务组织开展个性化精准化农技服务，引导其与小农户建立紧密的农技推广服务联结机制。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）